PaddleDTX是一个基于分布式存储的分布式机器学习技术解决方案。可以解决海量私有数据需要的安全存储和交换难题，可恶意帮助各方突破数据孤岛，实现数据价值最大化。
PaddleDTX的计算层是一个由三种节点组成的网络：Requester、Executor和DataOwner。训练样本和预测数据集存储在由DataOwner和Storage节点组成的去中心化存储网络中。这种去中心化的存储网络和计算层由底层区块链网络支持。
金色热搜榜：ONT居于榜首:根据金色财经排行榜数据显示，过去24小时内，ONT搜索量高居榜首。具体前五名单如下：ONT、UP、SNX、REN、ZEN。[2020/12/23 16:16:13]
多方计算网络
Requester是有预测需求的一方，Executor是DataOwner授权获得样本数据访问许可的一方，用于可能的模型训练和结果预测。多个Executor节点组成一个SMPC网络。Requester节点将任务发布到区块链网络，Executor节点授权后执行任务。Executor节点通过DataOwner获取样本数据，后者为数据的信任背书。
金色午报 | 12月10日午间重要动态一览:7:00-12:00关键词：李礼辉、以太坊升级、OKEx、马绍尔群岛、SOV
1. 李礼辉：更看好法定数字货币或者金融机构数字货币。
2. 伊斯坦布尔升级后，以太坊交易笔数跌至近一年来最低水平。
3. 马绍尔群岛国家数字货币SOV正积极开发，受到Block.One启发。
4. 以太坊2.0开发团队正式发布Lighthouse公共测试网。
5. OKEx发布OKB 11月报：市场流通总量3亿枚?，OKChain公链完成最后测试。
6. MATIC暴跌，项目方一月内从基金会合约转出1.6亿枚代币。
7.社科院何海峰：货币在转型升级时可能会形成新标准，需要监管相应跟进。
8.汉语盘点2019年度候选字词出炉，区块链入围。
9.青岛日报：虚拟货币不等于区块链，投资谨防被套路。[2019/12/10]
SMPC网络是支持并行运行的多个分布式学习过程的框架。未来将支持垂直联邦学习和水平联邦学习算法。
行情 | 金色盘面：冲高回落，维持均势:金色盘面分析：夜盘市场在XRP带动下，走出了冲高回落的态势，而BTC维持小幅上涨，ETH则微跌了0.33%，市场处在变盘前，多空主力相对谨慎，在没有明确趋势前，市场陷入纠缠状态。目前宜多看少动，追踪BTC的趋势变化。提醒投资者理性看待市场波动，做好风控。（登录金色财经APP—发现，查看更多币种的独家点评。）[2018/10/1]
去中心化存储网络
一个DataOwner节点处理自己的私有数据，在这个过程中使用了加密、分段和复制相关的算法，最后将加密的分片分发到多个Storage节点。Storage节点通过回答DataOwner产生的挑战来证明它诚实地持有数据片段。通过这些机制，可以在不侵犯任何数据隐私的情况下安全地维护存储资源。
分析 | 金色盘面：BTC期货合约持仓变化:金色盘面综合分析： 据OKEx数据显示，目前做多账户66%，做空账户32%，多头持仓比例26.05%，空头持仓比例18.6%，从数据看，目前做多账户占据明显优势，短线市场做多热情较高。截至发稿时，季度BTC0928合约价格为7229美元，现货价格为7262美元，贴水33美元，请投资者注意做好风控。[2018/9/4]
区块链网络
训练任务和预测任务将通过区块链网络广播到Executor节点。然后所涉及的Executor节点将执行这些任务。DataOwner节点和Storage节点在监控文件和节点健康状态时，以及副本持有证明的challenge-answer-verify过程中，通过区块链网络交换信息。
目前，XuperChain是PaddleDTX支持的唯一区块链框架。
垂直联邦学习
PaddleDTX的开源版本支持垂直联邦学习算法，包括两方线性回归、两方逻辑回归和三方DNN。DNN的实现依赖于PaddleFL框架，PaddleFL提供的所有神经网络模型都可以在PaddleDTX中使用。未来更多算法会开源，包括多方VFL和多方HFL算法。
训练和预测步骤如下所示：
运作原理
样品准备
FL任务需要指定将用于计算或预测的示例文件，这些文件存储在去中心化存储系统中。在执行任务之前，执行者需要从XuperDB中获取自己的示例文件。
样品对齐
VFL训练和预测任务都需要样本对齐过程。即使用所有参与者的ID列表查找样本交叉点。训练和预测是在相交的样本上进行的。该项目实施了PSI来进行样本对齐，而不会泄露任何参与者的ID。
训练过程
模型训练是一个迭代过程，它依赖于两个奇偶校验样本的协同计算。参与者需要在许多训练时期交换中间参数，以便为每一方获得适当的局部模型。
为确保每个参与者数据的机密性，Paillier密码系统用于参数加密和解密。Paillier是一种加法同态算法，它使我们能够直接对密文进行加法或标量乘法。
预测过程
预测任务需要模型，因此需要在预测任务开始前完成相关的训练任务。模型单独存储在参与者的本地存储中。参与者使用自己的模型计算局部预测结果，然后收集所有部分预测结果以推导出最终结果。
对于线性回归，可以在收集所有部分结果后执行去标准化过程。这个过程只有有标签的一方才能完成。所以所有的部分结果都会被发送给有标签的一方，它会推导出最终结果并将其作为文件存储在XuperDB中供请求者使用。
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